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上个月，我想构建一个简历检查器，根据职位描述对简历进行评分。难点在于：它必须完全在浏览器中运行。没有后端。没有应用程序接口调用。没有用户数据离开页面。
以下是我实现它的具体方法——以及你如何为个人作品集或副项目构建类似的工具。
为什么选择客户端？
三个原因：
- 零托管成本 — 使用 GitHub Pages 上的静态超文本标记语言。搞定。
- 设计即隐私 — 简历文本永远不会离开浏览器。这是一个真正的卖点。
- 无应用程序接口速率限制 — 无限使用，无需管理密钥，无账单意外。
代价是：你不能使用大型语言模型进行分析。一切都需要基于规则。对于申请人跟踪系统检查器来说，这其实没问题。真实的申请人跟踪系统使用的是关键词匹配和模式检测，而不是人工智能。
架构
index.html
├── 用于简历文本的 <textarea>
├── 用于职位描述的 <textarea>（可选）
├── 评分引擎（原生 JavaScript）
└── 结果面板（文档对象模型操作）
就这样。如果你愿意，可以只用一个文件。为了提高可读性，我将我的代码拆分成了独立的层叠样式表文件。
核心评分引擎
评分器运行八项检查。每项检查都会返回一个分数和反馈：
function analyzeResume(resumeText, jobDescription) {
const checks = [
checkLength(resumeText),
checkContactInfo(resumeText),
checkSections(resumeText),
checkActionVerbs(resumeText),
checkQuantifiedAchievements(resumeText),
checkFormatting(resumeText),
checkBuzzwords(resumeText),
checkKeywordMatch(resumeText, jobDescription)
];
const totalScore = checks.reduce((sum, c) => sum + c.score, 0);
return { score: Math.round(totalScore / checks.
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